如何在 GMI Cloud 上使用 NVIDIA NIM 优化 AI 推理

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

优化 AI 推理对于任何想要扩展其 AI 战略的企业都至关重要。GMI Cloud 上的 NVIDIA NIM（NVIDIA 推理微服务）就是为了实现这一目标而设计的——为部署和管理人工智能模型提供无缝、可扩展的解决方案。NIM 利用优化的推理引擎、特定领域的 CUDA 库和预建容器来减少延迟并提高吞吐量。这可确保您的 AI 模型更快、更高效地运行，从而提供卓越的性能。加入我们，我们将展示演示，深入了解 NVIDIA NIM 在 GMI Cloud 上的优势。

在 GMI Cloud 上使用 NVIDIA NIM 优化 AI 推理

NVIDIA NIM 是一组经过优化的云原生微服务，旨在简化生成式 AI 模型的部署。GMI Cloud 的全栈平台凭借其强大的基础架构、对顶级 GPU 的访问权限和集成的软件堆栈，为利用 NIM 提供了理想的环境。

演示视频

分步指南

登录 GMI 云平台

创建一个账户 或者使用之前创建的帐户登录。

导航到容器页面

使用页面左侧的导航栏。
单击 “容器” 选项卡。

启动新容器

点击右上角的 “启动容器” 按钮。
从下拉菜单中选择 NVIDIA NIM 容器模板。

配置您的容器

从 NVIDIA NGC 目录中选择 Llama 38B NIM 容器模板。
选择硬件资源，例如 NVIDIA H100、内存和存储容量。
输入存储、身份验证和容器名称的必要详细信息。

部署容器

点击配置页面底部的 “启动容器”。
返回 “容器” 页面，查看新启动的容器的状态。
通过 Jupyter 笔记本图标连接到您的容器。

运行推理和优化

在 Jupyter 笔记本工作区中，为推理任务添加函数。
利用预先构建的 NIM 微服务对模型进行优化的推理。
测试和验证性能

在 GMI Cloud 上使用 NVIDIA NIM 优化 AI 推理的好处

随时随地部署

NIM 的可移植性允许在各种基础架构上进行部署，包括本地工作站、云环境和本地数据中心，从而确保灵活性和可控性。

行业标准 API

开发人员可以通过符合行业标准的 API 访问模型，从而促进企业应用程序内的无缝集成和快速更新。

特定领域模型

NIM 包括专为语言、语音、视频处理、医疗保健等领域量身定制的 CUDA 库和代码，可确保特定用例的高准确性和相关性。

优化的推理引擎

NIM 利用针对每种型号和硬件设置的优化引擎，提供卓越的延迟和吞吐量，降低运营成本并增强用户体验。

企业级 AI 支持

作为NVIDIA AI Enterprise的一部分，NIM通过严格的验证、企业支持和定期安全更新提供了坚实的基础，确保了可靠和可扩展的人工智能应用程序。

为什么选择 GMI Cloud 进行 AI 推理优化

可访问性

GMI Cloud通过其战略合作伙伴关系和亚洲数据中心，提供对包括H100和H200型号在内的最新NVIDIA显卡的广泛访问权限。

易用性

该平台通过专为编排、虚拟化和容器化而设计的丰富软件堆栈简化了人工智能部署，该堆栈与 TensorRT 等 NVIDIA 工具兼容。

性能

GMI Cloud的基础架构针对高性能计算进行了优化，这对于训练、推理和微调人工智能模型至关重要，可确保高效且具有成本效益的运营。

结论

在 GMI Cloud 上使用 NVIDIA NIM 优化 AI 推理，为企业部署人工智能模型提供了简化、高效且可扩展的解决方案。通过利用 GMI Cloud 强大的基础设施和 NVIDIA 的高级微服务，企业可以加速 AI 部署并实现卓越的性能。

参考文献

https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nim-offers-optimized-inference-microservices-for-deploying-ai-models-at-scale/

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